Что ещё кроме кросс-энтропии можно использовать в качестве функции потерь?

Кроме кросс-энтропии, в качестве функции потерь в задачах машинного обучения можно использовать разные варианты, в зависимости от задачи и модели:

• MSE (Mean Squared Error) — среднеквадратичная ошибка, часто применяется в задачах регрессии.
• MAE (Mean Absolute Error) — средняя абсолютная ошибка, более устойчива к выбросам.
• Hinge Loss — используется в задачах классификации с SVM.
• Focal Loss — модификация кросс-энтропии, которая фокусируется на сложных для классификации примерах, полезна при несбалансированных данных.
• KL Divergence — мера расхождения между распределениями, применяется в вариационных автоэнкодерах и др.
• Dice Loss / Jaccard Loss — используются в задачах сегментации для оценки перекрытия предсказания и истинной маски.

Выбор функции потерь зависит от конкретной задачи, типа данных и целей обучения.